當使物體後面的光線繞過物體至另一側觀測者眼中，該物體便會消失，如同隱形斗 篷。本研究在水中以探頭打出超聲波，藉由空化現象在聲壓聚集的位置打出空泡。以光在水中碰到空泡產生的全反射產生光導，使光按照期望的路徑前進。參考艾里光束波包沿弧線行進的特性，依照各陣元的座標調整相位，製造出聲壓聚集在一弧線上的聲場。以線形和平面探頭測得其偏折角度，接著導入漩渦式聲鉗，使聲壓由弧線中心偏移到周圍，並使中心聲壓相較於普通聚焦減少75%。最後將兩種相位疊加在一起，用螺旋排列探頭將超聲波打入水中，取得約3度的偏折，得到初步成果。未來將透過聲壓的加強和改良路徑，期望達到自由控制偏折軌跡，並在醫學等方面有所應用。

Climate changes that include ocean acidification and global warming are serious problems in the ecosystem, affecting marine phytoplankton, including Nannochloropsis oceanica. In the effort to further explore the impact of rising temperature and carbon dioxide (CO₂) concentrations on oceanic ecosystems, the phytoplankton Nannochloropsis oceanica was used as a model organism. This study explored the effect of temperature change and CO₂ concentration on the growth of Nannochloropsis oceanica, achieving 243 samples that were tested with three different temperatures (24 degrees Celsius (°C), 28°C, 32°C) and CO₂ concentrations (0 milliliter (ml)/min, 0.4 ml/min, 0.6 ml/min), utilizing a hemocytometer counting method. Results indicate that the CO₂ concentration has a significant effect on the population of Nannochloropsis oceanica. But the temperature doesn't affect a lot. The Nannochloropsis oceanica in the lowest temperature and highest concentration of CO₂ in its environment had the highest population growth, and in the highest temperature and lowest concentration of CO₂, it had the lowest population growth. Results show the serious negative effect of climate change on the cosystem and the importance of environmental protection. Population blooms due to excess CO₂ taking up ocean resources causing dangerous ecological imbalances.

本研究主要探討溫度對蝴蝶翅膀彩蝶效應特性之影響。為了研究蝴蝶翅膀光子晶體結構的特性，測量了翅膀對紅、藍和綠三種顏色光在不同角度和溫度下的反射率強度。當環境溫度變化時，小藍閃蝶翅膀的光子晶體結構會膨脹，週期性也會略微改變，導致藍光反射率明顯降低。然而，當環境溫度超過攝氏 40 度時， 反射光的強度則不再隨溫度變化。此外，斜角入射時，光線與鱗片截面增加，影響到較長波長的紅光和綠光。未來，計劃改變其他環境因子，以探討是否有其他因素會導致蝴蝶翅膀光子晶體結構的變化。同時，將致力於設計利用光學方法來測量溫度及其他環境因子的新方法。

這份報告延伸上一份作品，要探討三角形中，假設以其中一頂點為起點， 欲利用一半徑為 r 的探測器，完整掃描三角形中每個邊以及邊上的每個點，最後再回到起點，試找出該路徑之最小值，以及該路徑與三角形之間的關係。在這份報告中，我們新增了在任意三角形中最短路徑的證明。 性質一，證明 D、E 兩點的存在性及唯一性。性質二，證明當四點共線時，會有最小值的發生。性質三，證明從直角或鈍角頂點出發的路徑為最小 值。性質四，證明從較小銳角頂點出發的最短路徑大於從直角或鈍角出發的最短路徑。性質六，證明任意三角形中最短路徑皆由最大角出發。 最後，我們將此問題延伸到四邊形，猜測從最大角頂點出發並回到起點的路徑為最小值，雖然我們發現了反例，但同時也證明了當最大角與第二大角差距夠大時，此猜測仍是正確的。

本研究目的在創建有效降低校園走廊奔跑的警示系統，以AI糾察隊取代人力。第一代利用micro:bit加速度感測器，以強度>2800成功判斷跑步行為並發出警示。第二代使用micro:bit、麥坤智能車及超音波感測器製作走廊跑步監測器，記錄時間差來判斷跑步與否，不僅找出學生走廊奔跑速率的邊界條件－兩機器距離60公分，時間差240毫秒，還突破測速照相單向偵測的限制。第三代用AI影像辨識與預訓練人體模型的OSEP平臺－它每0.2秒偵測鼻子X座標位移是否介於180~300，以此速率規則判斷是否奔跑。結果顯示，跑步辨識準確率達94%，還讓走廊奔跑率從71%降到48%，更建立即時通報系統，防治效果顯著。

本研究旨在探討單車輪胎摩擦係數與各物理量之間的交互關係。由於摩擦係數的公式在多年以來備受許多質疑，我們決定透過實驗深入探討影響摩擦係數的各種物理量(如：接觸面積、正向力…等)是否有實質關聯。研究方法採用實徵研究進行試驗，調整輪胎胎壓並測量各狀態下的摩擦力、正向力和接觸面積，對不同胎壓下的摩擦力變化量與胎溫上升量進行比較，藉此驗證摩擦係數與胎壓、接觸面積間的非線性關係，找出單車輪胎的摩擦圓(friction circle)，並將實驗值與理論值進行一系列的比對。研究結果發現：隨著胎壓增加，輪胎的接觸面積減小，摩擦力會隨之減少，輪胎升溫量也著減少。此外，透過數值模擬和自製轉動儀器實驗分析並比較側向、切向摩擦力與摩擦係數的各項關聯性。總的來說，做好適當胎壓的調整對行駛的穩定和安全性具有直接影響，據此提供更多生活應用的良方。

為揭開「為何有的麵團彈牙、有的卻軟趴趴」的謎團，從發酵時間下手，結果發現時間越長，彈性和韌性就像漏氣的氣球般漸漸消失。那加多一點酵母呢？實驗後麵團反而更無力，像睡過頭一樣軟趴趴，我們驚覺，發酵速率才是關鍵！ 轉向冷藏發酵，意外發現經過低溫「歷練」後的麵團更有韌性。接著加小蘇打，結果像打散的沙堡，彈性全失，推測是麵團原本的結構被破壞。 於是我們改走「澱粉之路」，發現加入富含支鏈澱粉的糯米就像讓麵團裝上彈性肌肉，彈性與韌性大大提升！而後經多次實驗調整比例，成功找到最佳配方。 最後設計「嚼勁實驗」，結果證實彈性與韌性與實際咀嚼感呈正相關。我們也將持續探索這條「麵團之路」，發掘更多有料又好咬的美味秘密！

本研究開發智慧寵物健康監控系統，融合熱顯影感測、AI學習、物聯網與邊緣運算，解決傳統健康監測無法即時數據化與預警的問題。初期以問卷與5W2H問題分析建構四大功能：體溫監測與AI發燒預測、糞便辨識與分類、飲食與飲水記錄、異常即時通報。 系統採用MLX90640熱顯影模組與ESP32-S3監測體溫，糞便辨識以Edge Impulse訓練模型，搭配ESP32-S3CAM實現即時運算。飲食行為由 HX711 與超音波感測器記錄，並同步推播至 Discord平台。分類模型參考獸醫建議導入布里斯托分類法，提升精準度。系統具備低成本、高精度與高度擴展性，展現智慧照護應用潛力。

本研究旨在探討量子計算中由噪聲引發的兩種主要錯誤：位元翻轉錯誤（Bit-flip Error）與相位翻轉錯誤（Phase-flip Error）。我們首先利用 IBM Quantum 平台，透過即時模擬與圖像化操作，建構了一套重複更正碼系統，展示量子糾纏在錯誤校正中的應用。然而，當我們將錯誤更正碼送至真實的量子電腦運算時，發現額外的噪聲干擾使得錯誤更正碼的效率受到影響。因此，我們參考了 IBM 官方網站的資料，並結合在真實量子電腦上獲得的結果，使用 Google Colab 打造了一個最接近真實情況的噪聲模型，利用錯誤參數量化、分析真實量子電腦的出錯情形。

近年來溫室效應日益嚴重，我們注意到可利用氣體作為正極的空氣電池，並思考是否能將工業排放的CO2儲存後作為正極氣體並轉換成電能。本研究重點在基本電池和正極氣體兩部分，首先思考如何製作效能高的鋁空氣電池，再嘗試以CO2取代空氣，並找出增進鋁二氧化碳電池效能的方法，研究出能消耗CO2並轉換成電能的電池模組。實驗結果顯示：(1)最佳電解液為鹼性3.0 M KOH(aq)；(2)純氧為最佳單一氣體；(3)三乙醇胺為最佳改質劑；(4)驗證CO2能參與反應；(5)CO2 80%時電壓最高；(6)設計出鋁空氣電池組能長時間穩定輸出5.7 V；(7)最終製作出的鋁二氧化碳電池組能長時間平均輸出電壓2.62 V。